手势识别 yolov5s

### 使用 YOLOv5s 实现手势识别 #### 1. 环境搭建 为了使用 YOLOv5s 进行手势识别，首先需要设置开发环境。这包括安装 Python 和 PyTorch，并克隆 YOLOv5 的 GitHub 仓库。 确保已安装以下依赖项： - Python >= 3.8 - CUDA (如果 GPU 加速可用) 执行以下命令以克隆 YOLOv5 并安装所需库： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` #### 2. 数据准备 手势识别的关键在于高质量的数据集。数据应包含标注的手势类别及其边界框位置。如果没有现成的数据集，则需自行采集并标注[^1]。 创建一个新的 YAML 文件用于配置数据路径（例如 `gestures.yaml`），其结构类似于以下内容： ```yaml train: ./datasets/gestures/train/images/ val: ./datasets/gestures/valid/images/ nc: 5 # 类别数量 names: ['thumbs_up', 'peace', 'fist', 'palm', 'ok'] # 手势名称列表 ``` 此文件指定了训练集和验证集的位置以及类别的定义[^3]。 #### 3. 模型训练 YOLOv5 提供了几种预训练权重选项，默认情况下会下载对应版本的初始权重。对于轻量级应用推荐使用 YOLOv5s 模型。 启动训练过程前调整超参数文件（如 `hyp.scratch-low.yml` 或自定义）。随后运行以下脚本开始训练： ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data gestures.yaml --weights yolov5s.pt --cache ``` 上述命令设置了输入图片大小为 640×640 像素，批量大小为 16，迭代周期数设为 50 轮次，并利用缓存加速读取操作。 #### 4. 性能评估 完成训练之后，可通过测试集进一步检验模型效果。调用 evaluate 方法获取 [email protected] 及其他指标得分： ```python from utils.general import check_img_size, non_max_suppression, scale_coords from models.experimental import attempt_load device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = attempt_load('./runs/train/exp/weights/best.pt', map_location=device) # 导入最佳模型 stride = int(model.stride.max()) imgsz = check_img_size(640, s=stride) def detect(image_path): img = cv2.imread(image_path) img = letterbox(img, new_shape=imgsz)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB & HWC to CHW img = np.ascontiguousarray(img).astype(np.float32) / 255. with torch.no_grad(): pred = model(torch.from_numpy(img).unsqueeze(0).to(device))[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5)[0] if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[1:], det[:, :4], img.shape[:2]).round() return det.cpu().numpy() ``` 以上代码片段展示了如何加载保存下来的最优权值文件并对单张图片实施推理预测。 #### 5. PyQt5 GUI 集成 最后一步是构建图形界面以便于实际部署。借助 PyQt5 库可轻松设计窗口布局并将摄像头捕获画面传递给先前编写的检测函数处理显示结果。 ---